Bản đồGiảm

MapReduce là một mô hình lập trình được sử dụng cho các tác vụ tính toán phân tán. Nó dựa trên cách tiếp cận phân chia và chinh phục để giải quyết các vấn đề tính toán phức tạp bằng cách chia chúng thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Mô hình MapReduce chủ yếu được sử dụng trên các tập dữ liệu lớn và thường dựa vào một cụm máy chủ thông thường để có sức mạnh tính toán.

MapReduce được các nhà nghiên cứu của Google giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2004 và từ đó nó đã trở thành một công cụ phổ biến để phân tích và xử lý dữ liệu. Trong mô hình này, có hai giai đoạn riêng biệt – giai đoạn bản đồ và giai đoạn rút gọn.

Trong giai đoạn lập bản đồ, dữ liệu được chia thành các phần được gọi là “tách”. Mỗi phần tách được gán cho một trình ánh xạ xử lý dữ liệu và xuất ra một tập hợp các cặp khóa-giá trị. Sau đó, các cặp khóa-giá trị được đưa vào giai đoạn rút gọn, trong đó chúng được sắp xếp và tổng hợp thành một đầu ra duy nhất.

Mô hình MapReduce có lợi cho nhiều tác vụ, bao gồm khai thác dữ liệu, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó thường được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như nhật ký web và nhật ký máy chủ, đồng thời xử lý các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng.

MapReduce đã được tích hợp vào nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, Python và C#, đồng thời được hỗ trợ bởi một số nền tảng phổ biến như Hadoop và Apache Spark. Do đó, nó đã trở thành một công cụ phổ biến để xử lý và phân tích dữ liệu và đang được nhiều tổ chức sử dụng để giúp họ thu được giá trị từ các tập dữ liệu lớn.